App e cloud
Sfrutta le potenzialità del cloud e accelera la distribuzione delle applicazioni moderne con VMware Cloud.
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VMware e Cloudera collaborano per virtualizzare Hadoop.
Esamina i dati concreti relativi alla virtualizzazione di Hadoop su vSphere.
Adobe distribuisce Hadoop-as-a-Service su VMware vSphere.
Secondo uno studio condotto da Deloitte, budget limitati e costi sono i motivi principali per cui molte aziende non implementano progetti Big Data. Giustificare gli investimenti in una nuova infrastruttura IT per elaborare grandi quantità di dati può essere davvero difficile, soprattutto se l'azienda non ha ancora un business case immediato.
L'elaborazione dei carichi di lavoro Big Data è diversa da quella dei tradizionali carichi di lavoro delle applicazioni aziendali. I carichi di lavoro Big Data vengono elaborati in parallelo, invece che in sequenza. L'IT solitamente assegna la priorità ai carichi di lavoro business critical e pianifica l'esecuzione in batch dei lavori con priorità inferiore durante le ore notturne o quando è disponibile capacità in eccesso. Le funzionalità di analisi dei Big Data richiedono l'esecuzione in tempo reale per numerosi casi d'uso al fine di favorire analisi e risposte immediate, costringendo l'IT a modificare le policy dei data center e ad apprendere nuovi strumenti per creare, gestire e monitorare questi nuovi carichi di lavoro.
Le aziende devono scegliere il tipo di infrastruttura adeguata per eseguire le applicazioni e i dati esistenti. L'acquisto di hardware richiede tempo. Il passaggio al cloud può rivelarsi estremamente utile per un prototipo, ma comporta il rischio di dipendenza dalla piattaforma, problematiche legate alla sicurezza e costi estremamente elevati per applicazioni su vasta scala. Le aziende devono anche decidere quale distribuzione Hadoop scegliere, vale a dire Cloudera, Hortonworks, MAPR e Pivotal. Tutte offrono architetture concorrenziali e incompatibili. In campo ci sono tante decisioni che, una volta prese, rendono difficili eventuali ripensamenti futuri, per questo tantissime aziende rimandano il confronto con i Big Data.
Semplifica le operation e la gestione dell'infrastruttura per i Big Data.
Implementa l'infrastruttura on demand in modo da garantire rapidamente valore aziendale.
Riduci le spese di capitale attraverso il consolidamento dei cluster e le spese operative tramite l'automazione e semplici workflow.
Prova a utilizzare tempestivamente e di frequente le tecnologie Big Data più importanti. Il supporto multi-tenancy ti consente di eseguire più distribuzioni Hadoop sulla stessa macchina virtuale.
Raggruppa le risorse in pool e incrementa l'utilizzo del server. L'automazione della mobility del carico di lavoro aumenta i livelli di efficienza dei processi.
Garantisci controllo e conformità dei dati sensibili.
L'infrastruttura, indipendentemente dal fatto che sia fisica o virtuale, ha il ruolo di supportare le applicazioni, sia quelle business critical tradizionali sia quelle moderne come cloud, mobile e Big Data. Doug Laney, analista di settore, ha fornito una definizione dei Big Data attraverso tre V:
Apache Hadoop (noto anche come Hadoop) è un software Open Source usato per lo storage distribuito e l'elaborazione dei Big Data. Hadoop è stato pacchettizzato e integrato in grandi distribuzioni da aziende quali Cloudera, Hortonworks, MAPR e Pivotal per eseguire carichi di lavoro Big Data. La virtualizzazione delle applicazioni Big Data come Hadoop offre moltissimi vantaggi che non è possibile ottenere con l'infrastruttura fisica o nel cloud. Semplificando la gestione dell'infrastruttura per i Big Data i risultati vengono raggiunti più rapidamente, rendendo la soluzione più conveniente. VMware è la piattaforma ideale per i Big Data, proprio come lo è per le applicazioni tradizionali.